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Die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung wird in der Branche hoch geschätzt und von Top-Organisationen weltweit anerkannt. Sie ist eine wertvolle Referenz, die Ihnen helfen kann, Ihre Karriere als Data Scientist voranzutreiben und neue Möglichkeiten für Wachstum und Entwicklung zu eröffnen. Ob Sie einen neuen Job suchen oder eine Beförderung in Ihrer aktuellen Rolle anstreben, die DP-100 Zertifizierung kann Ihnen den Vorteil geben, den Sie brauchen, um sich von der Konkurrenz abzuheben und Ihre beruflichen Ziele zu erreichen. Wenn Sie also daran interessiert sind, ein zertifizierter Data Scientist zu werden und Ihre Karriere auf die nächste Stufe zu bringen, ist die Microsoft DP-100 Prüfung definitiv einen Blick wert.
Die DP-100-Zertifizierung ist eine wichtige Zertifizierung für Datenprofis, die ihre Fähigkeiten in der Gestaltung und Implementierung von Datenaufgaben mit Microsoft Azure entwickeln möchten. Diese Zertifizierung zeigt die Fähigkeiten des Kandidaten in verschiedenen Aspekten der Datenaufgaben auf, einschließlich der Datenexploration, Datenbereitstellung, Datenaufbereitung, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung. Die Zertifizierung ist weltweit anerkannt und kann dem Kandidaten helfen, bessere Berufsmöglichkeiten und Karrierewachstum zu erreichen.
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Die Microsoft DP-100-Zertifizierungsprüfung wurde entwickelt, um die Fähigkeiten und Kenntnisse von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren bei der Gestaltung und Implementierung von Datenwissenschaftslösungen mithilfe von Microsoft Azure-Technologien zu bewerten. Diese Zertifizierung ist ideal für Fachkräfte, die ihre Karriere im Bereich Data Science verbessern möchten und ihre Fachkenntnisse bei der Gestaltung und Implementierung von Data Science -Lösungen auf Azure demonstrieren möchten.
509. Frage
You plan to preprocess text from CSV files. You load the Azure Machine Learning Studio default stop words list.
You need to configure the Preprocess Text module to meet the following requirements:
* Ensure that multiple related words from a single canonical form.
* Remove pipe characters from text.
* Remove words to optimize information retrieval.
Which three options should you select? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation
Box 1: Remove stop words
Remove words to optimize information retrieval.
Remove stop words: Select this option if you want to apply a predefined stopword list to the text column. Stop word removal is performed before any other processes.
Box 2: Lemmatization
Ensure that multiple related words from a single canonical form.
Lemmatization converts multiple related words to a single canonical form Box 3: Remove special characters Remove special characters: Use this option to replace any non-alphanumeric special characters with the pipe | character.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/preprocess-text
510. Frage
You are analyzing a raw dataset that requires cleaning.
You must perform transformations and manipulations by using Azure Machine Learning Studio.
You need to identify the correct modules to perform the transformations.
Which modules should you choose? To answer, drag the appropriate modules to the correct scenarios. Each module may be used once, more than once, or not at all.
You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Box 1: Clean Missing Data
Box 2: SMOTE
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
Box 3: Convert to Indicator Values
Use the Convert to Indicator Values module in Azure Machine Learning Studio. The purpose of this module is to convert columns that contain categorical values into a series of binary indicator columns that can more easily be used as features in a machine learning model.
Box 4: Remove Duplicate Rows
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/convert-to-indicator-values
511. Frage
You manage an Azure Machine Learning workspace. You create an experiment named experiment1 by using the Azure Machine Learning Python SDK v2 and MLflow.
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
512. Frage
You create and register a model in an Azure Machine Learning workspace.
You must use the Azure Machine Learning SDK to implement a batch inference pipeline that uses a ParallelRunStep to score input data using the model. You must specify a value for the ParallelRunConfig compute_target setting of the pipeline step.
You need to create the compute target.
Which class should you use?
Antwort: C
Begründung:
Compute target to use for ParallelRunStep. This parameter may be specified as a compute target object or the string name of a compute target in the workspace.
The compute_target target is of AmlCompute or string.
Note: An Azure Machine Learning Compute (AmlCompute) is a managed-compute infrastructure that allows you to easily create a single or multi-node compute. The compute is created within your workspace region as a resource that can be shared with other users Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-contrib-pipeline-steps/azureml.contrib.pipeline.steps.parall
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.compute.amlcompute(class)
513. Frage
You train and register a model by using the Azure Machine Learning SDK on a local workstation. Python 3.6 and Visual Studio Code are installed on the workstation.
When you try to deploy the model into production as an Azure Kubernetes Service (AKS)-based web service, you experience an error in the scoring script that causes deployment to fail.
You need to debug the service on the local workstation before deploying the service to production.
Which four actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Step 1: Install Docker on the workstation
Prerequisites include having a working Docker installation on your local system.
Build or download the dockerfile to the compute node.
Step 2: Create an AksWebservice deployment configuration and deploy the model to it To deploy a model to Azure Kubernetes Service, create a deployment configuration that describes the compute resources needed.
# If deploying to a cluster configured for dev/test, ensure that it was created with enough
# cores and memory to handle this deployment configuration. Note that memory is also used by
# things such as dependencies and AML components.
deployment_config = AksWebservice.deploy_configuration(cpu_cores = 1, memory_gb = 1) service = Model.deploy(ws, "myservice", [model], inference_config, deployment_config, aks_target) service.wait_for_deployment(show_output = True) print(service.state) print(service.get_logs()) Step 3: Create a LocalWebservice deployment configuration for the service and deploy the model to it To deploy locally, modify your code to use LocalWebservice.deploy_configuration() to create a deployment configuration. Then use Model.deploy() to deploy the service.
Step 4: Debug and modify the scoring script as necessary. Use the reload() method of the service after each modification.
During local testing, you may need to update the score.py file to add logging or attempt to resolve any problems that you've discovered. To reload changes to the score.py file, use reload(). For example, the following code reloads the script for the service, and then sends data to it.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-kubernetes-service
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-troubleshoot-deployment-local
514. Frage
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